【事件の表示】
　平成５年特許願第１５５７５５号「ニューラルネットワークにより画質を設定する画像形成装置」拒絶査定に対する審判事件［平成７年２月７日出願公開、特開平７−３８７４５］について、次のとおり審決する。
【結　論】
　本件審判の請求は、成り立たない。
【理　由】
１．手続の経緯・本願発明
　
　本願発明は、平成５年６月２５日の出願であって、平成１１年５月２４日に手続補正がされた後、平成１２年９月８日に拒絶査定がされ、これに対し、平成１２年１０月１９日に審判請求及び手続補正がされ、平成１２年１１月１７日に手続補正がされたものである。
　
　前記平成１２年１１月１７日の手続補正書により補正された本願発明は、前記平成１２年１０月１９日の手続補正書により補正された特許請求の範囲の請求項１〜４に記載されたとおりのものであるところ、その請求項２に係る発明は、特許請求の範囲の請求項２に記載された次のとおりのもの（以下、「本願発明」という。）である。
　
「【請求項２】　原稿画像の画像情報を読み取る画像情報読取手段と、
　この画像情報読取手段により読み取られた画像情報に基づいて転写材に複写画像を形成する画像形成手段と、
　複写画像の画質条件を入力するための画質条件入力手段と、
　この画質条件入力手段から入力された画質条件に基づいて上記画像形成手段を制御する制御手段と、
　上記画像情報読取手段により読み取られた画像情報を入力データとし、上記画質条件入力手段から入力された画質条件を教師データとして、入力データと教師データとの関係を識別番号に関連付けて学習するとともに、原稿画像の複写を行なう際に指定された識別番号についての学習内容にしたがって上記画像情報読取手段により読み取られた画像情報に適した画質条件を算出するニューロコンピュータを有する画質条件決定手段とを備えていることを特徴とするニューラルネットワークにより画質を設定する画像形成装置において、
　上記画質条件決定手段は、学習に用いる入力データと教師データとの対を学習データとして蓄えるデータ蓄積部を備え、上記データ蓄積部に蓄えられた学習データに基づいて学習するとともに、同一原稿について最後に入力された学習データのみを上記データ蓄積部に蓄積させることを特徴とするニューラルネットワークにより画質を設定する画像形成装置。」
　
　
２．引用刊行物
　
　これに対して、原査定の拒絶の理由に引用された特開平３−２４８６７２号公報（平成３年１１月６日出願公開。以下、「刊行物１」という。）には、「画像処理装置」に関する発明において、図面と共に、以下の記載がある。
　
（ア）「６．前記学習した結果を、ユーザーのＩＤカードに記憶させる手段をさらに備えることを特徴とする特許請求の範囲第１項ないし第５項のうち１項記載の画像処理装置。」（第１頁下右欄８行〜１１行）
　
（イ）「本発明は、高画質化、使い勝手の向上、高速電送化を図ったファクシミリ装置に係り、特に、ユーザの好みを学習し、ユーザーに最大限の満足を与えることのできるファクシミリ装置に用いて好適な画像処理装置に関する。」（第３頁下右欄１３行〜１７行）
　
（ウ）「この発明の実施例は、本発明をファクシミリ装置に適用した場合の例であり、画像データ入力部１１、画像データ出力部１２、操作データ入力部１３、制御部１５、学習部１６、電送部１７及び表示部１８を備えて構成されている。また、制御部１５は、入力画像処理部１５１、符号復号部１５２、出力画像処理部１５３、システム制御部１５４、電送制御部１５５及びバス１５７を備えて構成されている。」（第４頁下右欄１７行〜第５頁上左欄５行）
　
（エ）「このように構成された本発明の一実施例において、ファクシミリ送信時、送信すべき画像は、画像データ入力部１１で読み取られ、ディジタル画像データとなって制御部１５に入力される。この画像データは、入力画像処理部１５１で画質処理を受け、符号復号部１５２で符号化される。この符号化された画像データは、電送制御部１５５で変調された後、電送部１７を介して通信回線に送出される。
　前述した一連の動作は、操作データ入力部１３からユーザーによって入力される指示を、学習部１６を介してシステム制御部１５４が受け取り、システム制御部１５４がこの指示を解析し、入力画像処理部１５１、符号復号部１５２、電送制御部１５５を制御することにより行われる。（中略）
　前述の送信動作時、ユーザーは、送信原稿をみて、画質処理の方法、通信方式等を判断し、操作データ入力部１３より指定するが、学習部１６は、この操作者の入力する設定パラメータと、システム制御部１５４が、入力原稿画像データから抽出したパラメータとの相関を学習し、ニューラルネットワーク１６１内に蓄積する。
（中略）
　この学習結果は、パラメータ決定部１６５を介してシステム制御部１６５に与えられ、前述した画像データの送信時等におけるパラメータとして使用される。
　ファクシミリ受信時、通信回線を介して送られてくる画像データは、電送部１７により受信され、電送制御部１５６で復調された後、符号復号部１５２に入力されて復号される。復号された画像データは、出力画像処理部１５５で画質処理が行われた後、画像データ出力部１２で、紙等に印刷される。」（第５頁上左欄６行〜下左欄１２行）
　
（オ）「この本発明の実施例は、前述した本発明をファクシミリに適用した実施例から、通信に関する機能を削除し、複写機等に利用可能としたものであり、通信機能以外は、前述したファクシミリの実施例と同様に構成され、同様な効果を奏するものである。」（第１２頁下左欄１行〜６行）
　
（カ）「以上説明したように本発明によれば、画像処理装置に学習機能を持たせることができるので、操作者の満足できる画質、電送速度、操作性を実現することができる。」（第１２頁下左欄８行〜１１行）
　
   （ア）〜（カ）の記載事項によると、刊行物１には、
「高画質化等を図った複写機等の画像処理装置に係り、特に、ユーザの好みを学習し、ユーザに最大限の満足を与えることのできる画像処理装置に関し、
　画像を読み取る画像データ入力部１１と、
　画像データを紙等に印刷する画像データ出力部１２と、
　画質処理の方法等を指定する操作データ入力部１３と、
　操作データ入力部１３からユーザーによって入力される指示を受け取り、入力画像処理部１５１等を制御するシステム制御部１５４と、
　操作者の入力する設定パラメータと、入力原稿画像データから抽出したパラメータとの相関を学習して、ニューラルネットワーク１６１内に蓄積し、学習結果を画像データの送信時等におけるパラメータとして使用する学習部１６とを備えた画像処理装置において、
　学習した結果を、ユーザーのＩＤカードに記憶させる手段をさらに備えることを特徴とする画像処理装置」
の発明（以下、「刊行物１記載の発明」という）が記載されていると認められる。
　
　また、上記刊行物１には、上記刊行物１記載の発明の他、以下の記載がある。
（キ）「２７．ブック式読み取り部を備え、原稿が入れかえられずに、コピー濃度が調節された場合、最終設定濃度パラメータを学習すること特徴とする画像処理装置。」（第３頁上左欄５行〜８行）
　
　同じく原査定の拒絶の理由に引用された特開平３−２１９７７５号公報（平成３年９月２７日出願公開。以下、「刊行物２」という。）には、以下の記載がある。
（ク）「（２０）は色・階調修正回路（５０）のニューラルネットワークに後述の教師信号を与えるパーソナルコンピュータなどのホスト装置であり、（中略）入力層のユニットへは濃度変換回路（３）温度変換された濃度値ＤＹ、ＤＭ、ＤＣが夫々のユニットに入力信号として与えられ、出力層の各ユニットからはトナー量ＤＹ’、ＤＭ’、ＤＣ’が出力される。（中略）入力層へ与えられた信号はネットワークのシナプスウェイトに従って、
　入力層→中間層→出力層
へと順次計算を行う。出力層の計算結果は教師信号と比較を行う。（中略）その判定には測定器等を用いて人間が行うわけであるが色ずれがあると判断した場合はホスト（２０）のパソコンより色ずれが生じないと思われる濃度値を入力する。この濃度値が教師信号となるが、パソコンはこの入力により、現在のニューラルネトオワーク上のシナプスウェイトを読み出し上記（５）（６）（７）式を用いて演算を行ない新たにシナプスウェイトを決定し、色・階調修正回路（５０）にその値を書き込む。」（第３頁下左欄１８行〜第４頁下左欄１７行）
　
　
３．対比
　
　そこで、本願発明と刊行物１記載の発明とを対比すると、
　
（ａ）刊行物１記載の発明の「画像データ入力部１１」は、画像を読み取るものであるから、「原稿画像の画像情報を読み取る画像情報読取手段」である点で、本願発明の「画像情報読取手段」に相当する。
　
（ｂ）刊行物１記載の発明の「画像データ出力部１２」は、画像データを紙等に印刷するものであり、紙は転写材の一種であるから、「この画像情報読取手段により読み取られた画像情報に基づいて転写材に複写画像を形成する画像形成手段」である点で、本願発明の「画像形成手段」に相当する。
　
（ｃ）刊行物１記載の発明の「操作データ入力部１３」は、画質処理の方法等を指定するものであるから、「複写画像の画質条件を入力するための画質条件入力手段」である点で、本願発明の「画質条件入力手段」に相当する。
　
（ｄ）刊行物１記載の発明の「システム制御部１５４」は、操作データ入力部１３からユーザーによって入力される指示を受け取り、入力画像処理部１５１等を制御しており、入力された画像の画質を制御することは画像データ出力部１３から出力される画像の画質を制御することと実質的に同一であるから、「この画質条件入力手段から入力された画質条件に基づいて上記画像形成手段を制御する制御手段」である点で、本願発明の「制御手段」に相当する。
　
（ｅ）刊行物１記載の発明の「学習部１６」は、操作者の入力する設定パラメータと、入力原稿画像データから抽出したパラメータとの相関を学習して、ニューラルネットワーク１６１内に蓄積し、学習結果を画像データの送信時等におけるパラメータとして使用するものであるから、「上記画像情報読取手段により読み取られた画像情報を入力データとし、上記画質条件入力手段から入力された画質条件を教師データとして、入力データと教師データとの関係を識別番号に関連付けて学習するとともに、原稿画像の複写を行なう際に指定された識別番号についての学習内容にしたがう」点を除き、「学習内容にしたがって上記画像情報読取手段により読み取られた画像情報に適した画質条件を算出するニューロコンピュータを有する画質条件決定手段」である点で、本願発明の「画質条件決定手段」に相違しない。
　
　したがって、本願発明と刊行物１記載の発明とは、
「原稿画像の画像情報を読み取る画像情報読取手段と、
　この画像情報読取手段により読み取られた画像情報に基づいて転写材に複写画像を形成する画像形成手段と、
　複写画像の画質条件を入力するための画質条件入力手段と、
　この画質条件入力手段から入力された画質条件に基づいて上記画像形成手段を制御する制御手段と、
　学習内容にしたがって上記画像情報読取手段により読み取られた画像情報に適した画質条件を算出するニューロコンピュータを有する画質条件決定手段とを備えていることを特徴とするニューラルネットワークにより画質を設定する画像形成装置。」である点で一致し、次の点で相違する。
　
（相違点１）
　本願発明の画質条件決定手段は、「上記画像情報読取手段により読み取られた画像情報を入力データとし、上記画質条件入力手段から入力された画質条件を教師データとして」いるのに対して、刊行物１記載の発明では、ニューロコンピュータの入力データ及び教師データを特定していない点。
　
（相違点２）
　本願発明の画質条件決定手段は、「入力データと教師データとの関係を識別番号に関連付けて学習するとともに、原稿画像の複写を行なう際に指定された識別番号についての学習内容にしたがって上記画像情報読取手段により読み取られた画像情報に適した画質条件を算出」しているのに対して、刊行物１記載の発明では、学習した結果を、ユーザーのＩＤカードに記憶している点。
　
（相違点３）
　本願発明の画質条件決定手段は、「学習に用いる入力データと教師データとの対を学習データとして蓄えるデータ蓄積部を備え、上記データ蓄積部に蓄えられた学習データに基づいて学習するとともに、同一原稿について最後に入力された学習データのみを上記データ蓄積部に蓄積させる」のに対して、刊行物１記載の発明では、これについて記載されていない点。
　
　
４．当審の判断
　
　上記相違点について検討すると、
　
（相違点１）について
　複写機などの画像形成装置が、ニューロコンピュータを用いて読み取った画像を画像処理する場合、画像情報読取手段により読み取られた画像情報を入力データとし、画質条件入力手段から入力された画質条件を教師データとすることは、上記刊行物２に記載された事項（上記（ク）を参照）に見られる如く、周知な事項にすぎないから、刊行物１記載の発明において、画質条件決定手段が「上記画像情報読取手段により読み取られた画像情報を入力データとし、上記画質条件入力手段から入力された画質条件を教師データと」することは、当業者が格別の創意を要することなくなし得る事項である。
　
（相違点２）について
　刊行物１記載の発明は、ＩＤカードに記憶された学習した結果の用途を特定していないものの、刊行物１記載の発明でも用いられているニューロコンピュータが、記憶された学習結果に基づいて入力信号を演算し出力信号を生成するコンピュータであることに鑑みると、ＩＤカードに記憶された学習した結果の用途の一つとして、画質条件について学習して得られた該学習した結果を画質条件の算出に用いていることは自明であって、刊行物１記載の発明は、原稿画像の複写を行なう際にＩＤカードに記憶された学習内容にしたがって読み取られた画像情報に適した画質条件を算出しているものと認められる。
　また、ＩＤカードとは、「その人と識別するための情報を記録して所持するカード。身分証明書。」（広辞苑第五版より引用）を表し、学習した結果をユーザーのＩＤカードに記憶することは、「識別するための情報」と共に学習した結果をＩＤカードに記憶することになり、実質的に、学習した結果が「識別するための情報」に関連付けて記憶することになる。そして、ＩＤカードに記憶される「識別するための情報」として識別番号を用いることは周知である。
　このため、刊行物１記載の発明において、ＩＤカードに記憶される「識別するための情報」を識別番号とすることで、該発明の画質条件決定手段を、入力データと教師データとの関係を識別番号に関連付けて学習するとともに、原稿画像の複写を行なう際に指定された識別番号についての学習内容にしたがって上記画像情報読取手段により読み取られた画像情報に適した画質条件を算出する構成とすることは、当業者が格別の創意を要することなくなし得る事項である。
　
（相違点３）について
　刊行物１には、上記刊行物１記載の発明の他に、「原稿が入れかえられずに、コピー濃度が調節された場合、最終設定濃度パラメータを学習する」（上記（キ）参照）事項が記載されている。
　該事項を奏する具体的な構成は開示されていないものの、入力データである画像データ及び教師データであるコピー濃度の調節量の入力が行われる時点では、その後に原稿が入れかえられずにコピー濃度が調節が行われるか否かは分からないから、入力データと教師データの対を一時的に蓄積部へ蓄え、原稿が入れかえられた時点で、一時的に蓄えた入力データと教師データの対を蓄積部から出力し学習する構成が、その一構成となり得ることは周知であり、上記の「原稿が入れかえられずに、コピー濃度が調節された場合、最終設定濃度パラメータを学習する」事項は、実質的に、上記の周知な構成における蓄積部に、同一原稿について最後に入力された学習データのみを蓄積することに等しい。
　また、該構成を採用すれば、真に学習すべき最終設定濃度パラメータのみを用いた学習が可能となる効果を奏することは、その構成からみて自明である。
　このため、刊行物１記載の発明において、真に学習すべき最終設定濃度パラメータのみを用いた学習が可能となる効果を期待して、学習に用いる入力データと教師データとの対を学習データとして蓄えるデータ蓄積部を備え、上記データ蓄積部に蓄えられた学習データに基づいて学習するとともに、同一原稿について最後に入力された学習データのみを上記データ蓄積部に蓄積させる構成とすることは、当業者であれば容易になし得る事項である。
　
　そして、本願発明の構成によりもたらされる効果も、刊行物１記載の発明、刊行物１に記載された事項、周知な事項及び自明な事項から、当業者が容易に予想し得る程度のものであり、格別ものではない。
　
　
５．むすび
　
　以上のとおり、本願発明は、刊行物１記載の発明、刊行物１に記載された事項、周知な事項及び自明な事項に基づいて当業者が容易に発明をすることができたものであるので、特許法第２９条第２項の規定により特許を受けることができない。
　
　よって、結論のとおり結審する。